모두를 위한 게임 데이터 검색 시스템 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
게임 데이터 분석은 출시 초기 결제나 업데이트 효과처럼 빠른 대응이 필요하지만, SQL과 스키마에 익숙하지 않은 구성원은 직접 데이터를 찾기 어려웠다. 이를 개선하기 위해 과거 쿼리를 재사용하는 템플릿 방식과 조건을 선택해 쿼리를 만드는 빌더를 설계해, 자연어 SQL 생성의 부정확성을 줄이면서 데이터 추출을 지원했다. 더 추상적인 질문에는 로그를 유저별 특성으로 정리한 프로필을 벡터 데이터베이스에 저장하고, 피처 셀렉션과 LLM으로 관련 특성을 골라 유사 유저를 탐색하는 방식을 제안했다. 두 기능 모두 모든 질문을 해결하지는 못하지만, 정확한 추출과 새로운 관점의 탐색을 나눠 지원하고 사용자 질문을 바탕으로 시스템을 확장하는 것이 핵심 교훈이다.
- 자연어를 SQL로 바로 변환하면 할루시네이션으로 결과가 부정확할 수 있으므로, 정확성이 중요한 업무에서는 검증된 쿼리 템플릿과 제한된 수정 항목을 활용한다.
- 템플릿으로 처리하기 어려운 요청에는 사용자가 조건을 선택해 쿼리를 구성하는 빌더를 제공해 유연성을 보완한다.
- 추상적인 질문에 대응하려면 로그를 유저별 특성으로 가공하고, 특성마다 적절한 집계·갱신 방법을 설계해야 한다.
- 유사 유저 탐색에서는 피처 셀렉션과 LLM을 함께 활용해 질문에 중요한 특성을 고른 뒤, 해당 특성을 기준으로 벡터 유사도를 계산한다.
소개
데이터 분석 및 이에 기반한 의사결정이 신속히 이루어져야 하는 게임업계 특성상, 어떻게 데이터 접근성을 높일 수 있을지에 대한 고민이 많았습니다. SQL과 스키마 구조를 모르더라도 데이터에 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 데이터 검색 시스템을 구축하기 위한 노력과 그 과정을 소개합니다. #data #game #LLM 카카오게임즈에서 BI 업무를 담당하고 있는 Sonny와 Saylor입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-82 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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